[发明专利]一种基于卷积神经网络的织物表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010112073.5 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111402203A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 郑小青;陈杰;郑松;孔亚广 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的织物表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、数据集收集与标记；S2、制作数据集缺陷样本图像的GroundTruth；S3、构建卷积神经网络模型；S4、训练卷积神经网络模型，得到最优的模型；S5、在线采集织物的缺陷图像，将待检测织物图像输入到上述训练好的卷积神经网络模型中进行图像分割，通过卷积神经网络模型实现在线的自动检测，从而识别织物表面存在的缺陷。本发明可以克服人工设计缺陷特征的缺点，能利用卷积神经网络从预先标记好的样本数据集中学习特征，从而快速准确进行分割，实现对织物表面缺陷进行准确且自动检测，节省人力物力，提高织物产品品质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 织物 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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